M1E2—Matices del rol del Data Engineer

El nombre "Data Engineer" se acuñó en 2010, cuando Facebook y LinkedIn lo utilizaron por primera vez. Antes de eso, el rol se llamaba ETL Developer o Big Data Engineer. Y desde entonces, el scope del rol no ha parado de crecer.

Ese crecimiento es exactamente lo que lo hace difícil de entender cuando uno está empezando — y es lo que explico en este video.

Hay tres matices del rol que quiero dejar claros:

1️⃣ El rol engloba muchas responsabilidades. Ya no se trata solo de mover datos. Hoy un Data Engineer puede estar ingiriendo datos, modelando, optimizando queries, desplegando infraestructura en AWS o creando dashboards. Depende de la empresa.

2️⃣ El rol cambia radicalmente dependiendo del contexto. Les cuento lo que me pasó a mí: en mi primer trabajo era una mezcla entre Data Analyst y Data Engineer. En el segundo, un CTO me dejó claro que nadie me iba a traer los datos — me tocaba ir a buscarlos, procesarlos y desplegarlos yo mismo. En el tercero, tuve que montar el data lake, el data warehouse y desplegar Airflow desde cero.

La misma job description. Tres realidades completamente distintas.

3️⃣ El campo es tan grande que intentar aprenderlo todo al mismo tiempo es el error más común. La imagen de LakeFS con todas las herramientas del ecosistema de datos no es decorativa — es una advertencia.

Si están buscando su primer trabajo como Data Engineer, este video les va a ayudar a entender qué preguntas hacer antes de aceptar una oferta.

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